कसरी हवाको र सूर्यको द्वन्द्वशक्ति प्रणाली स्मार्ट हुन सक्छ? प्रणाली अनुकूलन र नियन्त्रणमा AI को व्यावहारिक अनुप्रयोग

कृत्रिम बुद्धिमत्ताको प्रयोग गरी वायु-सौर संयुक्त नवीकरणीय ऊर्जा प्रणालीको बुद्धिमत्तापूर्ण नियन्त्रण

वायु-सौर संयुक्त नवीकरणीय ऊर्जा प्रणालीहरू वायु र सौर स्रोतहरूको टिकाउपर्यो र पूरकताको फालतु गर्छन्। तर, यी ऊर्जा स्रोतहरूको अनियमित र चञ्चल प्रकृतिले अस्थिर ऊर्जा उत्पादन ल्याउँछ, जसले आपूर्ति विश्वसनीयता र ऊर्जा गुणस्तरमा नकारात्मक प्रभाव फलाउँछ। उन्नत प्रौद्योगिकिहरूको प्रयोग गरी प्रणाली नियन्त्रण अनुकूलित गर्न र उत्पादन स्थिरता र दक्षतालाई बढाउन एउटा महत्त्वपूर्ण चुनौती बनेको छ—शुद्ध ऊर्जा कार्यान्वयन विस्तार र टिकाउ ऊर्जा विकास प्राप्त गर्नका लागि चाबिको छ।

1. अनुसन्धानको प्रसंग: प्रणाली नियन्त्रणमा चुनौतीहरू

वायु-सौर संयुक्त प्रणालीहरू प्राकृतिक परिस्थितिहरूद्वारा बहुल रूपमा प्रभावित हुन्छन्, जसले ठूलो नियन्त्रण चुनौती प्रस्तुत गर्छ। वायु र सौर ऊर्जाहरूको अनियमित र चञ्चल प्रकृतिले उत्पादन स्थिरतालाई खराब गर्छ। समुद्री क्षेत्रहरूमा, समुद्री मौसमी परिस्थितिहरूले वायु दिशा र गति प्रभावित गर्छ। तूफानको दौरामा, वायु गति नैमित्तिक प्रचालन क्षेत्र 5–7 m/s भन्दा अधिक 15 m/s भित्र घण्टाहरूमा बढ्न सक्छ—जसले वायु टर्बाइनहरूको सुरक्षित प्रचालन सीमा अतिक्रम गर्छ र बन्द गर्न बाध्य गर्छ, जसले ऊर्जा अवरोध फलाउँछ।

पठार क्षेत्रहरूमा, ठूलो दिन-रातको तापमान अन्तरले रातमा सौर सेलहरूको प्रदर्शन घटाउँछ, जसले फोटोवोल्टाइक (PV) दक्षतालाई 30%–40% घटाउँछ। बादली वा धुंधली दिनहरूमा, सौर विकिरणको तीव्रता तीव्र रूपमा घट्छ, जसले सौर उत्पादनलाई रोशन दिनहरूबाट 60%–70% घटाउँछ। यसले प्रणाली उत्पादनमा ठूलो चञ्चलता ल्याउँछ, जसले स्थिर ऊर्जा आपूर्ति दिन दुष्कर बनाउँछ।

पारम्परिक ऊर्जा वितरण रणनीतिहरूमा स्पष्ट सीमाहरू छन्। नियत अनुभवी परामितिहरू र साधारण थ्रेसहोल्ड नियमहरूमा निर्भर गर्दा, उनीहरू ऊर्जा उपलब्धतामा वास्तविक समयमा हुने परिवर्तनलाई प्रतिक्रिया दिन सक्दैन। उदाहरणका लागि, शहरी-ग्रामीण फ्रिङ्ग संयुक्त ऊर्जा स्टेशनमा, सुबह धेरै वायु र धीरे-धीरे बढ्दो सूर्यको बीच, पारम्परिक नियन्त्रण वायु गति थ्रेसहोल्ड पूरा नहुन्थ्यो भने वायु टर्बाइन उत्पादनलाई रेटिंग क्षमताको केवल 30%–40% मा राख्छ, जसले विशाल वायु स्रोतहरू व्यर्थ गर्छ। त्यसपछि, अनुकूल नहुने शुरुआती PV व्यवस्थाले, सौर उत्पादन धेरै लोड मागमा अतिरिक्त बढ्छ, जसले उत्पन्न ऊर्जाको लगभग 25% व्यर्थ गर्छ। जब मौसम तेजी रूपमा परिवर्तन भइरहन्छ—जस्तै चार्गी बाढीबाट वा अचानक बादली आउँदा—पारम्परिक रणनीतिहरू तेजी रूपमा प्रतिक्रिया दिन सक्दैन, जसले ऊर्जा स्थिरतालाई खराब गर्छ र आधुनिक औद्योगिक उपकरण र शुद्ध इलेक्ट्रोनिक्सको कठोर ऊर्जा गुणस्तर आवश्यकतालाई पूरा नहुन्छ, जसले संयुक्त प्रणालीहरूको व्यापक प्रयोगलाई बाधित गर्छ।

2. कृत्रिम बुद्धिमत्ताको अनुप्रयोग

2.1 ऊर्जा अनुमान

मशीन लर्निङ एल्गोरिथमहरू, उनीहरूको शक्तिशाली डाटा प्रक्रियाकरण र पैटर्न विशेषता गणना क्षमताले, स्थिर प्रणाली संचालनको आधार गठन गर्छन्। एक ठूलो समुद्री वायु-सौर खेत, जसले जटिल मौसमी परिस्थितिहरू र उच्च स्रोत विचरणको सामना गर्छ, पाँच वर्षको ऐतिहासिक डाटा संग्रह गर्यो—जसमा वायु गति, वायु दिशा, सौर विकिरण, बादलको मोटाई, र तुल्य उत्पादन निकालहरू थिए। यस डाटामा ल्याङ शॉर्ट-टर्म मेमोरी (LSTM) नेटवर्क ट्रेनिङ गर्दा, एक दृढ ऊर्जा अनुमान मॉडल विकसित गरियो। परीक्षणले दिखायो कि ग्रीष्मकालीन चार्गी ऋतुमा, वायु ऊर्जा अनुमान त्रुटिहरूलाई 6-घण्टाको अनुमानमा 10%–15% लाई घटाउँदा—पारम्परिक विधिहरूबाट 30%–40% सुधार भएको थियो। बादली अवस्थामा, सौर विकिरण अनुमान त्रुटिहरू 15%–20% भित्र रहेका थिए, जसले सक्रिय ऊर्जा योजना र गतिशील उपकरण समायोजनलाई सुझाउँदा अस्थिरता झुकाव रोक्न मद्दत गर्छ।

2.2 ऊर्जा वितरण अनुकूलन

ऊर्जा वितरणलाई अनुकूलित गर्न तथा प्रणाली दक्षतालाई सुधार गर्न बुद्धिमत्तापूर्ण एल्गोरिथमहरूको भूमिका महत्त्वपूर्ण छ। पार्टिकल स्वार्म अनुकूलन (PSO) एल्गोरिथम, जसले पक्षी दलको व्यवहारलाई अनुकरण गर्छ, जटिल समाधान स्थानहरूमा खोज गर्दा वायु र सौर स्रोतहरू बीच अनुकूल ऊर्जा वितरण फेला पार्छ। एक पहाडी संयुक्त स्टेशनमा, दिनको उज्यालो सूर्य तर वायु गतिको उच्च विचरण थियो, पारम्परिक नियन्त्रण दुष्कर थियो। PSO लाई लागू गर्दा, प्रणाली निरन्तर ऊर्जा अनुमान र लोड माग निरीक्षण गर्ने थियो। जब यो उपत्यका वायु गतिको वृद्धि र सौर विकिरणको घटना लागि आगामी वृद्धि लक्ष्य गर्यो, PSO गतिशील रूपमा ऊर्जा मिश्रण समायोजन गर्यो—वायु उत्पादनलाई 30%–40% बढाउँदा सौर योगदानलाई घटाउँदा। वास्तविक परीक्षणले जटिल मौसमी अवस्थामा ऊर्जा उपयोगमा 20%–30% सुधार देखायो, व्यर्थ घटाउँदा र स्थानीय गाउँहरू र छोटा उद्योगहरूको लागि स्थिर ऊर्जा आपूर्ति विश्वसनीय बनाउँदा।

2.3 उपकरण निरीक्षण र दोष निर्धारण

कन्वोल्युशनल न्युरल नेटवर्क (CNN) उपकरण अवस्था निरीक्षण र दोष निर्धारणमा उत्कृष्ट छन्। ठूलो वायु खेतहरूमा, कठिन संचालन परिवेशमा, ब्लेड विकीर्णता र गियारबक्स दोष सामान्य छन्। पारम्परिक निरीक्षण अक्सर यी मुद्दाहरूलाई शुरुमा लक्ष्य गर्न सक्दैन। जीवन्त उपकरणहरूमा सेन्सरहरूको विब्रेशन, तापमान, र विद्युत डाटालाई विश्लेषण गर्दा, CNN ले उत्कृष्ट सुधार गरियो। विब्रेशन सिग्नलको लागि, CNN मॉडलले एक हप्ता पहिले ब्लेड विकीर्णतालाई 90%–95% यकीन देखाउँदा पहिले लक्ष्य गर्छ। एक सौर प्लान्टमा, उही मॉडलले आंशिक छाया र हाट-स्पॉट दोषहरूलाई 92%–96% यकीनले लक्ष्य गर्छ। यसले दोष लक्ष्य समय घटाउँदा, बन्द गर्ने समय घटाउँदा, रखरखाहरूको खर्च घटाउँदा, र समग्र प्रणालीको विश्वसनीयता र दक्षतालाई सुधार गर्छ।

3. अनुप्रयोग नतिजाहरूको मूल्यांकन